Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în AI Explicabilă și Etică
- Necesitatea explicabilității în sistemele AI
- Provocări în etica și corectitudinea AI
- Prezentare generală a standardelor de reglementare și etice
Tehnici XAI pentru AI Etică
- Metode agnostice de model: LIME, SHAP
- Tehnici de detectare a părtinirii în modelele AI
- Gestionarea interpretabilității în sistemele AI complexe
Transparență și Responsabilitate în AI
- Proiectarea sistemelor AI transparente
- Asigurarea responsabilității în procesele de decizie AI
- Auditarea sistemelor AI pentru corectitudine
Corectitudine și Atenuarea Părtinirii în AI
- Detectarea și abordarea părtinirii în modelele AI
- Asigurarea corectitudinii în diferite grupuri demografice
- Implementarea liniilor directoare etice în dezvoltarea AI
Cadre de Reglementare și Etică
- Prezentare generală a standardelor de etică AI
- Înțelegerea reglementărilor AI în diferite industrii
- Alinierea sistemelor AI cu GDPR, CCPA și alte cadre
Aplicații Practice ale XAI în AI Etică
- Explicabilitatea în AI pentru sănătate
- Construirea sistemelor AI transparente în finanțe
- Implementarea AI etice în aplicarea legii
Tendințe Viitoare în XAI și AI Etică
- Tendințe emergente în cercetarea explicabilității
- Noi tehnici pentru corectitudine și detectarea părtinirii
- Oportunități pentru dezvoltarea AI etice în viitor
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Cunoștințe de bază despre modelele de învățare automată
- Familiaritate cu dezvoltarea AI și cadrele de lucru
- Interes pentru etica și transparența AI
Publicul țintă
- Specialiști în etica AI
- Dezvoltatori AI
- Oameni de știință de date
14 Ore
